Рейтинг медианной логарифмической доходности голубых фишек Мосбиржи (2015-2025)

Коллеги, представляю результаты исследования, целью которого было определение репрезентативных (типичных) уровней доходности для основных акций российского рынка. В отличие от большинства подходов, где используется среднее арифметическое, в данном анализе в качестве метрики центральной тенденции применялась медианная логарифмическая доходность, что делает оценку более робастной к экстремальным выбросам и кризисным периодам.

Методология:
Анализ охватывает 28 голубых фишек за 10-летний период (2015-2025 гг.). Для каждой бумаги рассчитывалась логарифмическая доходность, после чего определялось её медианное значение на различных временных горизонтах (1, 3, 5 и 10 лет) и для разных масштабов агрегации данных: ежедневного, еженедельного, месячного и годового.

Ключевые выводы:

Исследование позволило установить устойчивые репрезентативные уровни медианной доходности, которые могут служить ориентиром для оценки ожидаемой доходности и риск-премии:

• На дневном масштабе: 0.0002 – 0.0007

• На недельном масштабе: 0.0012 – 0.0025

• На месячном масштабе: 0.012 – 0.016

• На годовом масштабе: 0.10 – 0.14

Результаты демонстрируют ярко выраженную секторальную дивергенцию. Лидерами по медианной доходности на долгосрочных горизонтах стабильно выступают компании финансового сектора (Сбербанк, МКБ). В то же время, ряд сырьевых и потребительских компаний показывает близкие к нулю или отрицательные значения.

Важно отметить, что краткосрочные показатели (1 год) обладают крайне высокой волатильностью и не могут считаться репрезентативными. Надежные оценки получаются только на горизонтах от 3 лет и более.

Практическое применение:
Полученные данные могут быть использованы для:

• Калибровки финансовых моделей и определения справедливой цены актива.

• Оценки исторической риск-премии по секторам и отдельным эмитентам.

• Разработки и тестирования инвестиционных и количественных стратегий, где требуется базовый уровень ожидаемой доходности.

• Сравнительного анализа эффективности активов.

Для полноты картины и проверки устойчивости выводов, в будущем планируется сравнение с результатами анализа простой доходности.

Ссылки:

• Полный код исследования (Jupyter Notebook на Kaggle): https://www.kaggle.com/code/eavprog/moex-median-log-returns-analysis